---
title: Ferramentas
description: Compreendendo e aproveitando ferramentas dentro do framework CrewAI para colaboração e execução de tarefas por agentes.
icon: screwdriver-wrench
mode: "wide"
---

## Visão geral

As ferramentas do CrewAI capacitam agentes com habilidades que vão desde busca na web e análise de dados até colaboração e delegação de tarefas entre colegas de trabalho.
Esta documentação descreve como criar, integrar e aproveitar essas ferramentas dentro do framework CrewAI, incluindo um novo foco em ferramentas de colaboração.

## O que é uma Ferramenta?

Uma ferramenta no CrewAI é uma habilidade ou função que os agentes podem utilizar para executar diversas ações.
Isso inclui ferramentas do [CrewAI Toolkit](https://github.com/joaomdmoura/crewai-tools) e [LangChain Tools](https://python.langchain.com/docs/integrations/tools),
permitindo desde buscas simples até interações complexas e trabalho em equipe eficiente entre agentes.

<Note type="info" title="Aprimoramento para Empresas: Repositório de Ferramentas">
O CrewAI AOP oferece um Repositório de Ferramentas abrangente, com integrações pré-construídas para sistemas empresariais e APIs comuns. Implemente agentes com ferramentas corporativas em minutos em vez de dias.

O Repositório de Ferramentas Empresariais inclui:
- Conectores pré-construídos para sistemas empresariais populares
- Interface para criação de ferramentas personalizadas
- Controle de versão e funcionalidades de compartilhamento
- Recursos de segurança e conformidade
</Note>

## Características Principais das Ferramentas

- **Utilidade**: Desenvolvidas para tarefas como busca web, análise de dados, geração de conteúdo e colaboração entre agentes.
- **Integração**: Potencializa as habilidades dos agentes ao integrar ferramentas de forma transparente ao seu fluxo de trabalho.
- **Personalização**: Oferece flexibilidade para desenvolver ferramentas personalizadas ou utilizar existentes, atendendo necessidades específicas dos agentes.
- **Tratamento de Erros**: Incorpora mecanismos robustos de tratamento de erros para garantir operação sem interrupções.
- **Mecanismo de Cache**: Possui cache inteligente para otimizar desempenho e reduzir operações redundantes.
- **Suporte Assíncrono**: Suporta ferramentas síncronas e assíncronas, permitindo operações não bloqueantes.

## Utilizando Ferramentas CrewAI

Para aprimorar as capacidades de seus agentes com as ferramentas do CrewAI, comece instalando nosso pacote extra de ferramentas:

```bash
pip install 'crewai[tools]'
```

Aqui está um exemplo demonstrando seu uso:

```python Code
import os
from crewai import Agent, Task, Crew
# Importando ferramentas do crewAI
from crewai_tools import (
    DirectoryReadTool,
    FileReadTool,
    SerperDevTool,
    WebsiteSearchTool
)

# Configure as chaves de API
os.environ["SERPER_API_KEY"] = "Your Key" # chave da API serper.dev
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "Your Key"

# Instanciar as ferramentas
docs_tool = DirectoryReadTool(directory='./blog-posts')
file_tool = FileReadTool()
search_tool = SerperDevTool()
web_rag_tool = WebsiteSearchTool()

# Criar agentes
researcher = Agent(
    role='Analista de Mercado',
    goal='Fornecer análise de mercado atualizada da indústria de IA',
    backstory='Analista especialista com olhar atento para tendências de mercado.',
    tools=[search_tool, web_rag_tool],
    verbose=True
)

writer = Agent(
    role='Redator de Conteúdo',
    goal='Criar posts de blog envolventes sobre a indústria de IA',
    backstory='Redator habilidoso com paixão por tecnologia.',
    tools=[docs_tool, file_tool],
    verbose=True
)

# Definir tarefas
research = Task(
    description='Research the latest trends in the AI industry and provide a summary.',
    expected_output='A summary of the top 3 trending developments in the AI industry with a unique perspective on their significance.',
    agent=researcher
)

write = Task(
    description='Write an engaging blog post about the AI industry, based on the research analyst's summary. Draw inspiration from the latest blog posts in the directory.',
    expected_output='A 4-paragraph blog post formatted in markdown with engaging, informative, and accessible content, avoiding complex jargon.',
    agent=writer,
    output_file='blog-posts/new_post.md'  # O post final do blog será salvo aqui
)

# Montar um crew com o planejamento habilitado
crew = Crew(
    agents=[researcher, writer],
    tasks=[research, write],
    verbose=True,
    planning=True,  # Habilitar o recurso de planejamento
)

# Executar tarefas
crew.kickoff()
```

## Ferramentas CrewAI Disponíveis

- **Tratamento de Erros**: Todas as ferramentas são construídas com capacidades de tratamento de erros, permitindo que os agentes administrem exceções de forma adequada e prossigam com suas tarefas.
- **Mecanismo de Cache**: Todas as ferramentas suportam cache, possibilitando que agentes reutilizem de forma eficiente resultados obtidos anteriormente, reduzindo a carga em recursos externos e acelerando o tempo de execução. Também é possível definir controles mais precisos sobre o mecanismo de cache usando o atributo `cache_function` na ferramenta.

Aqui está uma lista das ferramentas disponíveis e suas descrições:

| Ferramenta                        | Descrição                                                                                     |
| :-------------------------------  | :------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **ApifyActorsTool**               | Ferramenta que integra Apify Actors aos seus fluxos de trabalho para web scraping e automação.|
| **BrowserbaseLoadTool**           | Ferramenta para interação e extração de dados de navegadores web.                            |
| **CodeDocsSearchTool**            | Uma ferramenta RAG otimizada para busca em documentações de código e documentos técnicos.     |
| **CodeInterpreterTool**           | Ferramenta para interpretar código Python.                                                   |
| **ComposioTool**                  | Permite o uso de ferramentas Composio.                                                       |
| **CSVSearchTool**                 | Ferramenta RAG projetada para busca em arquivos CSV, ideal para dados estruturados.           |
| **DALL-E Tool**                   | Ferramenta para gerar imagens utilizando a API do DALL-E.                                     |
| **DirectorySearchTool**           | Ferramenta RAG para busca em diretórios, útil para navegação em sistemas de arquivos.         |
| **DOCXSearchTool**                | Ferramenta RAG voltada para busca em documentos DOCX, ideal para processar arquivos Word.     |
| **DirectoryReadTool**             | Facilita a leitura e processamento de estruturas de diretórios e seus conteúdos.              |
| **EXASearchTool**                 | Ferramenta projetada para buscas exaustivas em diversas fontes de dados.                      |
| **FileReadTool**                  | Permite a leitura e extração de dados de arquivos, suportando diversos formatos.              |
| **FirecrawlSearchTool**           | Ferramenta para buscar páginas web usando Firecrawl e retornar os resultados.                 |
| **FirecrawlCrawlWebsiteTool**     | Ferramenta para rastrear páginas web utilizando o Firecrawl.                                  |
| **FirecrawlScrapeWebsiteTool**    | Ferramenta para extrair o conteúdo de URLs usando Firecrawl.                                  |
| **GithubSearchTool**              | Ferramenta RAG para buscar em repositórios GitHub, útil para pesquisa de código e documentação.|
| **SerperDevTool**                 | Ferramenta especializada para finalidades de desenvolvimento, com funcionalidades em evolução. |
| **TXTSearchTool**                 | Ferramenta RAG voltada para busca em arquivos de texto (.txt), adaptada para dados não estruturados. |
| **JSONSearchTool**                | Ferramenta RAG para busca em arquivos JSON, voltada ao manuseio de dados estruturados.        |
| **LlamaIndexTool**                | Permite o uso das ferramentas LlamaIndex.                                                     |
| **MDXSearchTool**                 | Ferramenta RAG para busca em arquivos Markdown (MDX), útil para documentação.                 |
| **PDFSearchTool**                 | Ferramenta RAG para busca em documentos PDF, ideal para processar documentos digitalizados.   |
| **PGSearchTool**                  | Ferramenta RAG otimizada para busca em bancos de dados PostgreSQL, adequada para consultas.   |
| **Vision Tool**                   | Ferramenta para gerar imagens utilizando a API do DALL-E.                                     |
| **RagTool**                       | Ferramenta RAG de uso geral, capaz de lidar com diferentes fontes e tipos de dados.           |
| **ScrapeElementFromWebsiteTool**  | Permite extrair elementos específicos de sites, útil para extração de dados direcionada.      |
| **ScrapeWebsiteTool**             | Facilita o scraping de sites inteiros, ideal para coleta abrangente de dados.                 |
| **WebsiteSearchTool**             | Ferramenta RAG para busca em conteúdos de sites, otimizada para extração de dados web.        |
| **XMLSearchTool**                 | Ferramenta RAG para busca em arquivos XML, adequada para formatos de dados estruturados.      |
| **YoutubeChannelSearchTool**      | Ferramenta RAG para busca em canais do YouTube, útil para análise de conteúdo em vídeo.       |
| **YoutubeVideoSearchTool**        | Ferramenta RAG para busca em vídeos do YouTube, ideal para extração de dados de vídeo.        |

## Criando suas próprias Ferramentas

<Tip>
  Desenvolvedores podem criar `ferramentas personalizadas` adaptadas para as necessidades de seus agentes ou utilizar opções pré-construídas.
</Tip>

Existem duas formas principais de criar uma ferramenta CrewAI:

### Herança de `BaseTool`

```python Code
from crewai.tools import BaseTool
from pydantic import BaseModel, Field

class MyToolInput(BaseModel):
    """Input schema for MyCustomTool."""
    argument: str = Field(..., description="Description of the argument.")

class MyCustomTool(BaseTool):
    name: str = "Name of my tool"
    description: str = "What this tool does. It's vital for effective utilization."
    args_schema: Type[BaseModel] = MyToolInput

    def _run(self, argument: str) -> str:
        # Seu código da ferramenta aqui
        return "Tool's result"
```

## Suporte a Ferramentas Assíncronas

O CrewAI suporta ferramentas assíncronas, permitindo que você implemente ferramentas que realizam operações não bloqueantes, como requisições de rede, I/O de arquivos ou outras operações async sem bloquear o fluxo principal de execução.

### Criando Ferramentas Assíncronas

Você pode criar ferramentas assíncronas de duas formas:

#### 1. Utilizando o Decorador `tool` com Funções Assíncronas

```python Code
from crewai.tools import tool

@tool("fetch_data_async")
async def fetch_data_async(query: str) -> str:
    """Asynchronously fetch data based on the query."""
    # Simulate async operation
    await asyncio.sleep(1)
    return f"Data retrieved for {query}"
```

#### 2. Implementando Métodos Assíncronos em Classes de Ferramentas Personalizadas

```python Code
from crewai.tools import BaseTool

class AsyncCustomTool(BaseTool):
    name: str = "async_custom_tool"
    description: str = "An asynchronous custom tool"

    async def _run(self, query: str = "") -> str:
        """Asynchronously run the tool"""
        # Sua implementação assíncrona aqui
        await asyncio.sleep(1)
        return f"Processed {query} asynchronously"
```

### Utilizando Ferramentas Assíncronas

Ferramentas assíncronas funcionam perfeitamente tanto em fluxos tradicionais do Crew quanto em fluxos baseados em Flow:

```python Code
# No Crew tradicional
agent = Agent(role="researcher", tools=[async_custom_tool])

# Em Flow
class MyFlow(Flow):
    @start()
    async def begin(self):
        crew = Crew(agents=[agent])
        result = await crew.kickoff_async()
        return result
```

O framework CrewAI lida automaticamente com a execução de ferramentas síncronas e assíncronas, então você não precisa se preocupar com diferenças na chamada.

### Utilizando o Decorador `tool`

```python Code
from crewai.tools import tool
@tool("Name of my tool")
def my_tool(question: str) -> str:
    """Clear description for what this tool is useful for, your agent will need this information to use it."""
    # Lógica da função aqui
    return "Result from your custom tool"
```

### Mecanismo de Cache Personalizado

<Tip>
  As ferramentas podem implementar opcionalmente uma `cache_function` para ajuste fino do comportamento de cache.
  Esta função determina quando armazenar resultados em cache com base em condições específicas, oferecendo controle granular sobre a lógica de cache.
</Tip>

```python Code
from crewai.tools import tool

@tool
def multiplication_tool(first_number: int, second_number: int) -> str:
    """Useful for when you need to multiply two numbers together."""
    return first_number * second_number

def cache_func(args, result):
    # Neste exemplo, só cacheamos o resultado se for múltiplo de 2
    cache = result % 2 == 0
    return cache

multiplication_tool.cache_function = cache_func

writer1 = Agent(
        role="Writer",
        goal="You write lessons of math for kids.",
        backstory="You're an expert in writing and you love to teach kids but you know nothing of math.",
        tools=[multiplication_tool],
        allow_delegation=False,
    )
    #...
```

## Conclusão

Ferramentas são fundamentais para expandir as capacidades dos agentes CrewAI, permitindo que assumam uma ampla gama de tarefas e colaborem de forma eficiente.
Ao construir soluções com CrewAI, aproveite tanto ferramentas existentes quanto personalizadas para potencializar seus agentes e ampliar o ecossistema de IA. Considere utilizar tratamento de erros,
mecanismos de cache e a flexibilidade de argumentos das ferramentas para otimizar o desempenho e as capacidades dos seus agentes.
